放弃Excel for Python Excel中的功能已转换为Python。 创建本教程的最初想法是，当我在网上花了很多时间试图搜索一站式服务以使用Pandas和Numpy复制Excel中最常见的功能时，就出现了。 尽管有许多教程/文章/博客，但是后来我不得不在多个选项卡之间来回走动，所以要避免浪费时间在多个选项卡之间移动，并且可能会有至少一个人在搜索相同的内容，而我想到了创建此教程。 在本教程中，我们将探索如何将Excel用作输入和输出，而其余所有Excel任务将使用Python库执行：Pandas和Numpy 当然，这不是最好的方法，但是它应该可以帮助您开始您的旅程，我正在研究另一种详尽的方法，应该很快就会推出。 祝您学习愉快！ 如果我的教程完全对您有帮助，您能给我买个科幻电影吗？

Virtual Machines：Versatile Platforms for Systems and Processes

使用机器学习的软件定义网络中的TCP拥塞检测 本文的思想是使用决策树算法检测SDN网络中的拥塞 使用的工具 POX OpenFlow控制器（强烈建议使用OF版本1.3或1.5的基于Ryu Python的控制器）。 Mininet仿真器 Wireshark Iperf版本3 用于GNU图的Bash脚本 WEKA机器学习工具，用于训练和测试不同的决策树算法 定制Linux内核

从LIDAR扫描/点云进行多对象检测，跟踪和分类，基于PCL的ROS包到检测/群集->跟踪->从实施的LIDAR扫描中实时对静态和动态对象进行分类i多对象检测，跟踪和分类从LIDAR扫描/点云基于PCL的ROS包到检测/群集->跟踪->通过C ++实现的LIDAR扫描实时对静态和动态对象进行分类。 特点：基于KD树的点云处理，用于从点云中检测对象特征基于无检测的欧几里得聚类（3D）或k-means聚类，基于检测到的特征并使用RANSAC（2D）进行稳定跟踪（对象ID和数据关联）

matlab 代码梯度下降法 Machine Learning NJUST研究生硕士课程Machine Learning，主讲人夏睿。 代码有三个版本：C++、Python、Matlab。由于C++图形库比较麻烦，使用Qt又多此一举，所以C++版本不附带图例。 C++ must require: cmake>=3.15 C++>=11 armadillo==9.900.3 Python must require: python>=3.7.7 numpy>=1.19.1 matplotlib>=3.3.1 jupyter>=1.0.0 Matlab must require: Matlab>=R2016a 课程地址： Project1: Nanjing Housing Price Prediction 基于GD(梯度下降)算法以及正规方程解，使用线性回归建立模型，预测南京2014年房价。

机器学习 这些是我用一些数据集实现的一些流行的机器学习算法。 其中包括线性回归（多变量）的实现，逻辑和线性回归的梯度下降，决策树，随机森林，朴素贝叶斯。 它们都是用python 3.5编写的。

Bayesian Reasoning and Machine Learning Bayesian Reasoning and Machine Learning Bayesian Reasoning and Machine Learning Bayesian Reasoning and Machine Learning

隐私保护课老师让读的论文，结合论文和网上的资料做了一些总结。主要是针对文章内容和秘密分享值上的加法和乘法运算的总结，还有秘密分享值上的运算是如何应用到线性回归和逻辑回归上，从而实现隐私保护的机器学习模型的。关于隐私保护的神经网络和系统测试部分ppt里涉及的较少。

【电机驱动控制系统】Seung-Ki_Sul-Control_of_Electric_Machine_Drive_System_(IEEE_Press_Series_on_Power_Engineering)-Wiley-IEEE_Press_

X射线图像中COVID-19的检测